基于深度学习的变电站轨道自动巡检机器人研究

作     者：李标俊 姚传涛 杨贵军 桂辉阳 毛臻炫 凌艺榕 LI Biaojun;YAO Chuantao;YANG Guijun;GUI Huiyang;MAO Zhenxuan;LING Yirong

作者机构：中国南方电网公司超高压输电公司天生桥局贵州兴义562400 

基　　金：中国南方电网有限公司深圳供电局有限公司科技项目(090000GS62161590) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2020年第28卷第23期

页      码：68-72页

摘      要：巡检机器人提供了海量的设备实时运行图像及声音数据,而常规数据处理方式通常受限于固定的数学处理工具,难以准确去除图像噪声、识别出设备异常声音,因此不能获得有效、可靠的设备运行数据。针对此问题,采用深度学习对运行设备的实时图像及声音信息进行数据分类等预处理并获得典型训练集。在此基础上,进行大量训练并获得训练模型,将训练出的模型应用于实时图像及声音,从而提取出有效的设备运行数据。Matlab仿真结果表明,深度学习能更优地提取数据特征,较好地去除图像噪声并精确识别设备的异常声音,解决了传统机器学习缺乏训练数据、泛化能力不足的问题。

主 题 词：变电站 轨道自动巡检机器人 图像及声音 深度学习 Matlab仿真 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2020.23.015

馆 藏 号：203994472...